토픽 모델링(Topic Modeling)은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 숨겨진 주제를 자동으로 찾아내는 기술입니다. 사람이 직접 문서를 하나하나 읽고 분류하는 것은 시간이 많이 걸리지만, 토픽 모델링을 활용하면 컴퓨터가 자동으로 문서 속의 주요 주제를 파악할 수 있습니다. 이번 장에서는 토픽 모델링의 개념과 대표적인 알고리즘인 '잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)'을 배우고, 이를 활용하여 러시아어 텍스트에서 숨겨진 주제를 분석하는 방법을 익히겠습니다. 또한, PyLDAvis를 이용하여 결과를 시각적으로 표현하는 방법도 실습해 보겠습니다.
토픽 모델링(Topic Modeling)은 텍스트 데이터에서 숨겨진 주제를 자동으로 찾아내는 기법입니다. 텍스트가 많아질수록 사람이 직접 내용을 일일이 분류하는 것이 어려워지기 때문에, 이를 자동화할 수 있는 기술이 필요합니다. 토픽 모델링은 특히 뉴스 기사, 논문, 소셜 미디어 글과 같은 대량의 문서에서 핵심 주제를 찾을 때 유용하게 사용됩니다.
예를 들어, 뉴스 기사 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 어떤 기사들은 정치에 관한 내용이고, 어떤 기사들은 경제, 스포츠, 문화에 관한 내용일 것입니다. 토픽 모델링을 사용하면 이 기사를 직접 읽지 않고도 기사의 주요 주제가 무엇인지 파악할 수 있습니다.
토픽 모델링 기법 중 가장 널리 사용되는 방법은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 입니다. LDA는 문서 내 단어들이 특정한 주제에 속한다고 가정하고, 각각의 문서가 하나 이상의 주제에 걸쳐 있을 수 있도록 모델링합니다. 즉, 한 문서가 특정 하나의 주제만 포함하는 것이 아니라 여러 개의 주제가 서로 혼합된 형태로 존재할 수 있으며, 특정 단어들은 여러 주제에서 공통으로 나타날 수도 있습니다. 알고리즘은 단어의 분포를 확률적으로 분석하여 어떤 단어들이 어떤 주제에 속하는지를 추론하는 방식으로 동작합니다.
예를 들어, 과학 논문 데이터를 분석한다고 가정해 보겠습니다. 한 논문에는 "기계 학습", "컴퓨터 비전", "신경망"과 같은 단어가 많이 등장한다면, LDA는 이 논문이 "인공지능"이라는 주제와 높은 연관이 있다고 분석할 수 있습니다. 또 다른 논문이 "백신", "면역 반응", "감염 질병" 등의 단어를 많이 포함한다면, 이 논문은 "의학" 관련 주제로 분류될 가능성이 큽니다. 이처럼 LDA는 각 문서의 단어 사용 패턴을 분석하여 자동으로 주제를 식별하고, 문서 간의 유사성을 바탕으로 분류를 수행할 수 있습니다. 또한, 한 문서 내에서도 "인공지능"과 "의학"이 혼합될 수 있으며, 예를 들어 "의료 영상 분석을 위한 딥러닝 모델 연구"라는 논문은 두 가지 주제를 모두 포함할 수 있습니다. LDA는 이러한 다중 주제 모델링을 가능하게 하는 강력한 기법입니다.
토픽 모델링을 수행하기 위해서는 몇 가지 중요한 단계를 거쳐야 합니다. 컴퓨터가 문서를 분석할 수 있게 하려면, 먼저 문서를 읽기 좋은 상태로 정리해주고, 그다음 분석 모델을 적용하며, 마지막에는 분석 결과를 해석할 수 있도록 시각화하는 과정이 필요합니다. 아래에서 이 세 가지 주요 단계에 대해 하나씩 살펴보겠습니다.